《兽医产科学》实验教学改革探索

《兽医产科学》的实验教学从实验内容、教学手段、教学模式、教学方法及教学实习等方面进行深入改革,全面培养学生的动手能力、创新能力和实践能力。培养学生的兽医产科素质,有效地提高了实验教学效果和质量。     

基于工作过程的《电工电子技术》实训教学设计

传统的高职《电工电子技术》课程理论性强、内容枯燥,学生缺乏学习兴趣。以提高学生职业能力为目标,以"教、学、做合一"为行动导向,通过工作岗位和人才培养目标的分析,介绍了工作过程系统化导向的《电工电子技术》课程改革的具体做法。以项目为明线,以知识为暗线,将课程理论知识按照认知规律分配渗透到12个教学项目中去,重构了项目化、模块化的实践课程结构。教学实施采用项目导向、教学做一体化的方式,提升了学生的学习兴趣,解决了理论与实践、教学内容与岗位要求脱节的问题。实践证明改革探索有效提高了学生的专业技能和职业素养。     

信息化弹药检测虚拟实践教学的研究与实践

为解决信息化弹药检测教学缺乏方法和手段的问题,提出了信息化弹药检测虚拟实践的概念,介绍了信息化弹药检测虚拟实践系统的开发流程和总体结构。应用表明,弹药检测虚拟实践教学效果良好,具有传统的实物弹药检测实践无法比拟的优点,对信息化弹药检测人才培养具有重要促进作用。     

配电自动化动态重构研究综述

为了优化配电网的运行、降低损耗,需要进行网络重构,配电自动化系统的建设使网络动态重构的工程应用成为可能.分析智能配电网背景下网络重构的特点,基于负荷预测建立含分布式发电的配电网动态重构数学模型,探讨动态重构需要解决的问题,包括准确的功率预测、合理的重构方案、高效的算法和综合优化策略的研究.基于配网自动化系统,建立配电网动态重构管理系统,对节能减排,提高配电网可靠性和电能质量具有重要意义.     

基于FPGA和DSP的图像实时采集处理系统设计

针对高分辨率图像的实时播放、存储,提出了一种基于FPGA和DSP架构的图像实时采集处理方案.本方案以两片TI DM368系列DSP为核心处理器,采用H.264编解码方式进行图像的编解码,以EP2C35系列FPGA芯片作为协处理器进行图像的采集、颜色空间的转换及编解码后图像的传输.该方案能够对红外、可见光两路视频图像进行处理,运行可靠稳定,接口易更改,经过简单修改实现多种格式视频码流的采集处理.     

食用植物油傅里叶变换红外光谱鉴别的研究

应用傅里叶变换红外光谱法测试了8种食用植物油的红外光谱。研究表明,不同品种的食用植物油在4000-400 cm^－1范围内的红外吸收光谱基本相同,但特征峰的相对强度和峰形有所不同,表现出各自的独特性,可用于不同种类食用植物油简便、快捷地鉴定,对监督市售食用植物油具有重要的现实意义。     

石蒜属植物研究

石蒜属植物兼有观赏和药用价值,有"中国郁金香的美誉".对石蒜属植物的繁殖及栽培技术研究、染色体核型研究、育种研究、生长发育研究、开发及经济价值进行了简要的综述,以期为石蒜属资源的开发与利用研究提供参考.     

高速公路中央分隔带组合式护栏方案研究

针对国内某高速中央分隔带护栏升级改造问题,提出了中央隔离带组合式护栏方案,建立了组合式护栏的三维汽车—护栏碰撞仿真模型,并针对不同的护栏立柱间距进行了汽车碰撞仿真模拟研究。结果表明,利用中央隔离带旧护栏改造为组合式护栏满足规范要求,可以有效地降低成本,为高速公路中央分隔带护栏改造提供依据。     

埃克替尼对ACC-M细胞凋亡及Bcl-2,Bax蛋白表达的影响

按照0(对照组)、10、20、40μmol·L-1浓度配制盐酸埃克替尼溶液,分别作用于人涎腺腺样囊性癌细胞株(ACC-M)24、48、72h,用流式细胞仪测药物作用后ACC-M细胞凋亡率;同时利用免疫细胞化学方法和间接免疫荧光联合流式细胞技术,检测它在体外对ACC-M细胞Bcl-2、Bax蛋白表达的影响.结果显示,细胞凋亡率随盐酸埃克替尼浓度与作用时间的增加而增加,经统计学分析,细胞凋亡率与盐酸埃克替尼浓度、作用时间成正相关,药物作用于ACC-M细胞后Bcl-2蛋白表达降低,Bax蛋白表达增加.实验表明,盐酸埃克替尼可能通过降低Bcl-2蛋白的表达,增加Bax蛋白的表达,诱导ACC-M细胞凋亡.     

基于MapReduce的大规模文本聚类并行化

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率,提出基于"互为最小相似度文本对"搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法;其次,基于"互为最小相似度文本对"搜索选择二分簇中心,提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法;最后,基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明:提出的聚类算法与原始二分K-means相比,在获得相当聚类效果的同时,具有明显效率优势;并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性.